原文:推薦算法入門

推薦算法大致能夠分為下面幾類 基於流行度的算法 協同過濾算法 user based CF and item based CF 基於內容的算法 content based 基於模型的算法 混合算法 . 基於流行度的算法 能夠依照一個項目的流行度進行排序,將最流行的項目推薦給用戶。比方在微博推薦中。將最為流行的大V用戶推薦給普通用戶。 微博每日都有最熱門話題榜等等。 算法十分簡單,通過簡單熱度排序就 ...

2017-07-29 13:43 0 3495 推薦指數:

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推薦算法入門

推薦算法概覽(一) 為推薦系統選擇正確的推薦算法非常重要,而可用的算法很多,想要找到最適合所處理問題的算法還是很有難度的。這些算法每種都各有優劣,也各有局限,因此在作出決策前我們應當對其做以衡量。在實踐中,我們很可能需要測試多種算法,以便找出最適合用戶的那種;了解這些算法的概念以及工作原理 ...

Sun Oct 29 02:07:00 CST 2017 2 5444
推薦算法入門

推薦算法入門 返回博客首頁 1. 推薦算法知識架構 推薦算法有很多種,大體上可以將推薦算法分為以下幾種: 協同過濾推薦算法(Collaborative Filter) 基於內容的推薦算法(Content-based Filter) 基於人口統計信息的推薦算法 ...

Sat Dec 07 00:14:00 CST 2019 0 441
推薦算法入門-python

文章內容:基於物品過濾與基於用戶過濾。 數據稀疏時候,用物品過濾最優;數據密集,兩者效果一樣。 下面以電影推薦為例: 一、原始數據處理:   原始數據為二維矩陣:行是用戶,列是電影: Lady ...

Sat Jun 15 18:56:00 CST 2013 0 3411
推薦一本算法入門書籍

推薦一本很好的算法入門書籍: 《算法設計與分析基礎》(第2版),(美) Anany Levitin 著, 潘彥譯。 除了 《 Thinking in Java 》,這是我另外一本讀過了三分之二內容還希望不斷翻閱的書籍。這本 ...

Tue Oct 21 03:00:00 CST 2014 0 9493
基於矩陣分解的推薦算法,簡單入門

摘自:http://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/3651833.html 本文將要討論基於矩陣分解的推薦算法,這一類型的算法通常會有很高的預測精度,也活躍於各大推薦系統競賽上面,前段時間的百度電影推薦最終結果的前10名 ...

Thu Jul 06 22:23:00 CST 2017 3 7573
“EDA算法入門課程與書籍推薦

作者:西南交通大學研究生導師邸志雄博士 1、Synopsys University EDA課程課程鏈接:https://www.synopsys.com/community/university-p ...

Sun Dec 06 07:44:00 CST 2020 0 694
基於矩陣分解的推薦算法,簡單入門

本文將要討論基於矩陣分解的推薦算法,這一類型的算法通常會有很高的預測精度,也活躍於各大推薦系統競賽上面,前段時間的百度電影推薦最終結果的前10名貌似都是把矩陣分解作為一個單模型,最后各種ensemble,不知道正在進行的阿里推薦比賽(http://102.alibaba.com ...

Tue Apr 08 21:51:00 CST 2014 8 20709
算法與數據結構——入門總結與自學資料推薦

*未完成版,在學習過程中,會逐步更新到博客中~>_<~ 自學資料大部分為挑選出來簡單易懂的博客,希望能幫助到算法入門者o(≧v≦)o~~ 一、大綱 博客: 董西城、 V amei 思維導圖下載地址 ...

Sun Oct 11 18:25:00 CST 2015 5 4363
 
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